MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3083189092 · doi:10.1111/dom.14181

Peri‐transplant glycaemic control as a predictor of pancreas transplant survival

2020· article· en· W3083189092 sur OpenAlexfundno aff
Iestyn M. Shapey, Zheng L. Tan, Rossella Gioco, Hussein Khambalia, Catherine Fullwood, Petros Yiannoullou, Angela Summers, Neil A. Hanley, Titus Augustine, Martin K. Rutter, David van Dellen

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council CanadaMedical Research CouncilRoyal College of Surgeons of Edinburgh
Mots-clésMedicineConfidence intervalPerioperativeInternal medicineArea under the curveTransplantationDiabetes mellitusPancreas transplantationProportional hazards modelUrologySurgeryGastroenterologyEndocrinologyKidney transplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: The relationship between peri-transplant glycaemic control and outcomes following pancreas transplantation is unknown. We aimed to relate peri-transplant glycaemic control to pancreas graft survival and to develop a framework for defining early graft dysfunction. METHODS: Peri-transplant glycaemic control profiles over the first 5 days postoperatively were determined by an area under the curve [AUC; average daily glucose level (mmol/L) × time (days)] and the coefficient of variation of mean daily glucose levels. Peri-transplant hyperglycaemia was defined as an AUC ≥35 mmol/day/L (daily mean blood glucose ≥7 mmol/L). Risks of graft failure associated with glycaemic control and variability and peri-transplant hyperglycaemia were determined using covariate-adjusted Cox regression. RESULTS: We collected 7606 glucose readings over 5 days postoperatively from 123 pancreas transplant recipients. Glucose AUC was a significant predictor of graft failure during 3.6 years of follow-up (unadjusted HR [95% confidence interval] 1.17 [1.06-1.30], P = .002). Death censored non-technical graft failure occurred in eight (10%) recipients with peri-transplant normoglycaemia, and eight (25%) recipients with peri-transplant hyperglycaemia such that hyperglycaemia predicted a 3-fold higher risk of graft failure [HR (95% confidence interval): 3.0 (1.1-8.0); P = .028]. CONCLUSION: Peri-transplant hyperglycaemia is strongly associated with graft loss and could be a valuable tool guiding individualized graft monitoring and treatment. The 5-day peri-transplant glucose AUC provides a robust and responsive framework for comparing graft function.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiabetes Obesity and MetabolismMême sujetRenal Transplantation Outcomes and TreatmentsTravaux en français237 207